## Classification And Regression Trees Untuk Menentukan Faktor Pengaruh Produksi Budidaya Ikan Lele Di Kota Palembang
Yulia Puspita Sari 1* , Lia Perwita Sari 2 , Destiniar 3 *e-mail: yuliaaman91@gmail.com
1,2 Program Studi Budidaya Ikan, Fakultas Perikanan dan Kelautan Universitas PGRI Palembang, Indonesia
3 Program Studi Matematika, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas PGRI Palembang, Indonesia

## ABSTRACT
The demand for catfish in Palembang City is increasing, but in 2013 the production of catfish  in  Palembang  City  was  3,038.1  tons,  its  decline  in  2014,  which  was  only 2983.6. This is a great opportunity for cultivators to increase production. One of the steps to increase the production of catfish culture in Palembang City is knowing what are the influencing factors. This study aims to determine the factors that influence the production of catfish cultivation production in Palembang City using the Classification and  Regression  Tree  method.  The  results  showed  a  regression  tree  consisting  of variables of land area, experience, and recent education that affect the production of catfish  farming.  While  the  results  of  the  tree  classification,  it  is  known  that  the variables of land area, experience, type of feed and cultivation status have an influence on the of catfish cultivation production in Palembang City.
Keywords :  Catfish  Cultivation  Production,  Classification  And  Regression  Tree Methods, Palembang City

## ABSTRAK
Permintaan terhadap Ikan Lele di Kota Palembang semakin meningkat, namun tahun 2013  produksi  Ikan  Lele  di  Kota  Palembang  sebesar  3.038,1  ton,  mengalami penurunan  pada  tahun  2014,  yakni  hanya  sebesar  2983,6.  Hal  ini  merupakan  suatu peluang  besar  bagi  pembudidaya  untuk  meningkatkan  produksi.    Salah satu  langkah untuk  meningkatkan  produksi  budidaya  Ikan  Lele  di  Kota  Palembang  yaitu  dengan mengetahui  apa  saja  faktor  yang  berpengaruh.    Penelitian  ini  bertujuan    mengetahui faktor  yang  berpengaruh  terhadap  produksi  budidaya  Ikan  Lele  di  Kota  Palembang menggunakan metode Classification And Regression Tree. Hasil penelitian diperoleh pohon  regresi  yang  terdiri  dari  variabel  luas  lahan,  pengalaman,  dan  pendidikan terakhir  yang  berpengaruh  terhadap  produksi  budidaya  Ikan  Lele.  Sedangkan  hasil pohon  klasifikasi  diketahui  variabel  luas  lahan,  pengalaman,  jenis  pakan  dan  status budidaya yang memberikan pengaruh terhadap produksi budidaya Ikan Lele di Kota Palembang.
Kata Kunci: Kota  Palembang,  Produksi  Budidaya  Ikan  Lele,  Metode Classification And Regression Tree

## PENDAHULUAN
Konsumsi  Ikan  Lele  di  Kota Palembang terus mengalami peningkatan, pada  tahun  2013  konsumsi  Ikan  Lele sebesar 2.458,0 ton sedangkan pada tahun 2015 meningkat  menjadi  sebesar 2.658,0 ton. Namun, data tahun 2013
menunjukkan produksi Ikan Lele sebesar 3.038,1  ton,  mengalami  penurunan jumlah produksi  pada tahun 2014, yakni hanya  sebesar  2983,6  ton  (BPS,  2015). Tingginya permintaan
konsumen terhadap  Ikan  Lele  di  Kota  Palembang adalah  peluang  besar  bagi  pembudidaya untuk  terus  meningkatkan  produksi  dan penghasilannya. Salah satu langkah yang dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan produksi  budidaya  Ikan  Lele  yaitu dengan  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhinya.  Selain  itu  dapat  pula dilakukan  pengklasifikasian  faktor-faktor yang  diduga  berpengaruh  terhadap produksi Ikan Lele tersebut.
Mengetahui  faktor  yang  diduga berpengaruh    terhadap  variabel  lainnya dapat  dilakukan  dengan  menggunakan analisis  statistika  parametrik.  Pada analisis menggunakan statistika parametrik  perlu  adanya  pembuktian keabsahannya dengan
pemenuhan beberapa  asumsinya.  Sehingga  untuk mendapatkan  nilai  dugaan  persamaan regresi  yang  baik,  yakni  memenuhi semua asumsinya dapat menjadi sulit.
Keterbatasan  pemenuhan  asumsi dalam  metode  parametrik  dapat  diatasi dengan menggunakan pendekatan statistika nonparametrik. Diketahui bahwa pada metode statistika
nonparametrik  tidak  ada  asumsi  yang harus  dipernuhi,  oleh  karena  itu  dapat menganalisis  data  dengan  fleksibel  akan tetapi tetap memiliki akurasi tinggi. Salah satu  pendekatan  nonparametrik  tersebut adalah  metode  pohon  regresi  dan  pohon klasifikasi  atau Classification  And
Regression Trees .
Tujuan
utama metode
Classification  And  Regression  Trees yaitu mendapatkan sekelompok data yang akurat  sebagai  penciri  pada  suatu pengklasifikasian.
Pada metode
Classification  And  Regression  Trees jika variabel dependen bertipe kategorik maka akan  menghasilkan  pohon  klasifikasi ( classification  trees ),  sedangkan  jika variabel  dependen  bertipe  kontinu  atau numerik maka akan menghasilkan pohon regresi ( regression trees ).
Struktur pohon regresi dan pohon klasifikasi  dibentuk  melalui  algoritma penyekatan  rekursif  terhadap  ruang penjelas  X.  Metode  penyekatan  dimulai dengan menyekat variabel bebas menjadi dua  anak  gugus  yang  disebut  simpul (node).  Selanjutnya  anak  gugus  ini disekat lagi menjadi dua anak gugus yang baru.  Proses  penyekatan  diulangi  sampai dengan  diperolehnya  sekatan-sekatan yang  berdasarkan  aturan  tertentu  tidak dapat  disekat  lagi.  Sekatan  akhir  yang dihasilkan disebut simpul akhir (terminal node),  sedangkan  sekatan  yang  masih dimungkin untuk disekat kembali dinamakan  simpul  dalam  (non  terminal node).  Proses  penyekatan  ini  akan menghasilkan  struktur  pohon  yang terlihat pada Gambar 1.
Pada Gambar 1 A, B dan C adalah variabel-variabel  bebas  yang  terpilih menjadi  simpul.  A  adalah  simpul  induk, B dan C merupakan simpul anak. simpul C  juga  merupakan  simpul  akhir  yang tidak  memiliki  cabang lagi.  Sementara  α dan  β adalah  nilai  yang  merupakan  nilai tengah antara dua nilai amatan variabel x j secara  berurut.  Pada  Gambar  1  simpul dalam  dilambangkan  dengan  bentuk lingkaran  sedangkan  simpul  akhir dilambangkan  dengan  bentuk  persegi. Diagram  pohon  yang  diperoleh  dari metode Classification  And  Regression Trees merupakan  suatu  bentuk  model,
yang  di  interpretasikan  ke  dalam  suatu tabel  untuk  penjelasannya.  Hal  ini memiliki  perberbedaan  dengan  analisis regresi yang memiliki model regresi yang dituliskan menjadi model matematis atau disebut persamaan regresi.
Gambar 1. Struktur Pohon Regresi
Metode Classification And Regression Trees telah banyak digunakan dalam  berbagai  penelitian,  hal  ini dikarenakan  metode  ini  tidak  memiliki asumsi  yang  harus  dipenuhi.  Penelitian menggunakan metode Classification And Regression  Trees dilakukan  diberbagai bidang  ilmu  penelitian.  Tanjung  dkk,
2017 menggunakan
metode
Classification  And  Regression  Trees untuk  menentukan  faktor-faktor  yang berpengaruh  terhadap  pembayaran  kredit oleh nasabah.
Nafi’iyah (2015) menggunakan metode Classification And Regression  Trees untuk  memperoleh pohon keputusan sertifikasi guru. Siahaan,  2016  menggunakan  metode Classification  And  Regression  Trees dalam bidang pendidikan, yakni memprediksi predikat
kelulusan mahasiswa.

## BAHAN DAN METODE
Data  dalam  penelitian  ini  adalah data  hasil  wawancara  pada  responden, yaitu  pembudidaya  Ikan  Lele  di  Kota
Palembang.  Adapun  pembudidaya  Ikan Lele  yang  menjadi  responden  sebanyak 80 orang. Variabel produksi Ikan Lele di Kota  Palembang  merupakan  variabel terikat. Sedangkan variabel-variabel bebas  yaitu  Usia  (X1),  Lama  Waktu Berbudidaya (X2),  Pendidikan Terakhir: SD,  SMP,  SMA,  PT  (X3),  Jenis  Pakan: Pelet,  Pelet+Usus,  Pelet+Usus+Cacing Sutra(X4), Luas Lahan (X5), Jenis Lahan :  Tanah,  Sungai,  Terpal,  Beton  (X6),
Teknologi : Konvensional, KJA,
Resirkulasi,  Konservasi  (X7),  dan  Status Budidaya : utama, sampingan (X8).
Data  dalam  penelitian  ini  di eksplorasi  awal  menggunakan  statistika deskriptif. Selanjutnya dilakukan analisis dengan  Metode Classification  And Regression Tree yang akan menghasilkan pohon  regresi  dan  pohon  klasifikasi. Proses  analisis  data  menggunakan Software SPSS 21 dan Software R.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ekplorasi Data
Pada  Gambar  2    terlihat  rerata produksi  budidaya  Ikan  Lele  tertinggi yaitu  sebanyak  1700  kg  dan  paling rendah  produksi  yakni  hanya  80  kg.
Persentase  tertinggi  yakni  sebanyak 27,5% (22 orang) responden
pembudidaya  Ikan  Lele  di  Kota Palembang  mendapatkan  hasil  produksi Ikan  Lele  sebanyak  200  kg.  Kemudian diikuti  dengan  hasil  produksi  sebanyak 250  kg  oleh  16  orang  (20%).  Belum normalnya  grafik  produksi  pada  Gambar 5. Tentunya masih menjadi tugas penting untuk  memperbaiki  dan  mengkaji  faktor apa  saja  yang  dapat  berpengaruh signifikan  dalam  produksi,  sehingga terjadinya  peningkatan  produksi  Ikan Lele pada sebagian pembudidaya lainnya yang masih memiliki hasil produksi yang masih rendah.
Pembudidaya  yang  berpendidikan terakhir  SD  16  orang  (20%),  SMP  12 orang  (15%),  SMA  44  orang  (55%),  D3 1  orang  (1,3%)  dan  PT  7  orang  (8,8%). Adapun  status  kegiatan  budidaya  yang mereka  lakukan  sebanyak    39  orang (48,8%), status budidaya sebagai kegiatan pekerjaan tetap (utama)   dan 41 orang  (51,3%)  pembudidaya  yang menjadikan  kegiatan  sebagai  pekerjaan sampingan  sebagai  penopang  tambahan keuangan keluarga.
Jenis  pakan  yang  bervariasi,  yakni pakan pelet saja, pelet dengan penambahan  usus,  dan  pakan  pelet dengan  penambahan  usus  dan  cacing sutera.  sebanyak  23  orang  (28,8%) menggunakan  pakan  pelet  saja  dalam budidaya,
53 orang (66,3%) menggunakan  pelet  dengan  penambahan usus  sebagai  pakan,  dan  sebanyak  4 orang  (5%)  saja  yang  menambahkan
cacing sutera dan usus sebagai pendamping pakan pelet.
Luas  lahan  yang  digunakan  cukup bervariasi,  pembudidaya  yang  memiliki lahan  terluas  yakni  seluas  8500  m 2 dan paling kecil lahan yang digunakan hanya 20  m 2 saja.  Jenis  lahan  yang  digunakan juga  bervariasi,  sebanyak  50  orang (62,5%)  menggunakan  lahan  tanah,  14 orang  (17,5%)  menggunakan  lahan sungai,  2  orang  (2,5%)  menggunakan lahan  terpal    dan  sebanyak  14  orang (17,5%)  menggunakan  kombinasi  jenis lahan,  seperti  penggunaan  lahan  tanah terpal dan beton secara bersama-sama.
Teknologi  yang  digunakan  terdiri dari  teknologi  konvensional  dan  non- konvensional. Sebanyak 64 orang responden  (80%)  menggunakan  metode konvensional  dalam  kegiatan  budidaya yang  dilakukan,  dan  sebanyak  16  orang (20%) menggunakan metode
konvensional  dalam  kegiatan  budidaya, seperti  metode  resirkulasi  dan  Keramba Jaring Apung (KJA).
Berdasarkan  hasil  wawancara,  usia pembudidaya  paling  muda  yakni  berusia 19  tahun  sedangkan  tertua  berusia  70 tahun dan  rata-rata responden berusia 41 tahun.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kegiatan berbudidaya Ikan Lele dilakukan  tidak  hanya  yang  usia produktif saja. Sedangkan lamanya waktu pembudidaya menggeluti kegiatan budidaya  Ikan  Lele  sangat  bervariasi, mulai dari terlama yaitu telah berlangsung  selama  24  tahun    dan  yang paling  pemula  yakni  baru  menjalankan kegiatan berbudidaya Ikan Lele selama 1 tahun,  namun  rata  rata  responden pembudidaya  sudah  menekuni  kegiatan budidaya Ikan Lele selama 8 tahun.
Gambar 2. Rerata Produksi Ikan Lele per bulan di Kota Palembang
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,
diketahui
pembudidaya dominan
berpendidikan  terakhir  SMA  yaitu sebanyak  44  orang.  Sebanyak  51,3% menjadikan  kegiatan  budidaya  Ikan  Lele sebagai  pekerjaan  sampingan.    Pakan yang  digunakan  dominan  penggunaan kombinasi  antara  pakan  pelet  dan  usus yaitu  sebanyak  66,3%  dari  responden. Lahan yang digunakan bervariari, namun dominan  menggunakan  lahan  tanah sebagai  media  berbudidaya,  dan  luas lahan  yang  digunakan  juga  sangat bervariasi ukurannya. Sebanyak 64 orang responden  (80%)  menggunakan  metode konvensional  dalam  kegiatan  budidaya yang dilakukan.
Regression Tree (Pohon Regresi)
Berdasarkan  pohon  regresi  yang diperoleh,  simpul  pertama  menunjukkan bahawa  variabel  tersebut  merupakan variabel  yang  paling  berpengaruh.
Adapun  simpul  pertama  ditempati  oleh variabel  luas  lahan  (X5)  artinya  luas lahan  merupakan  peubah  yang  paling berpengaruh  terhadap  produksi  budidaya Ikan  Lele  di  Kota  Palembang.  Dari delapan  variabel  yang  digunakan,  hanya ada  tiga  variabel  yang  muncul  di  dalam pohon  regresi,  yaitu  luas  lahan, pengalaman, dan pendidikan terakhir.
Pada  Gambar  3  diperoleh  pohon regresi optimum yang diperoleh berdasarkan  aturan  penggunaan  validasi silang  lipat  10  dan  aturan Cost Complexity  Minimum .  Pohon  regresi yang  diperoleh  mengandung  lima  buah simpul  akhir  (simpul  terminal).  Variabel bebas  yang  menyekat  adalah  luas  lahan yang digunakan dalam kegiatan berbudidaya. Hal ini menunjukkan bahwa variabel  luas  lahan  mempunyai  tingkat keragaman  tertinggi  dalam  menjelaskan jumlah  produksi  budidaya  Ikan  Lele  di
Kota Palembang.
Tabel 1. Karakteristik Kelompok rerata Produksi Ikan Lele
Grup Dugaan  rerata Produksi Peubah Penciri 1 197 Luas lahan <407,5, Pengalaman < 13,5 2 322 Luas lahan <407,5, Pengalaman >13,5 3 288 Luas lahan >407,5, Pengalaman <5,5 4 409 Luas  lahan  >407,5,  Pengalaman  >5,5, Pendidikan SD, SMP, S1 5 725 Luas  lahan  >407,5,  Pengalaman  >5,5, Pendidikan SMA, D3
Pada  penyekatan  optimum  ini karakteristik  dipisahkan  menjadi  anak simpul  pengalaman  menjadi  budidaya kurang  dari  13.5  tahun  dan  anak  simpul pengalaman menjadi pembudidaya kurang  dari  5,5  tahun  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  terdapat  perbedaan rerata  produksi  budidaya  ikan  lele  di
Kota  Palembang  antara  pembudidaya yang  pengalamannya  kurang  dari  13,5 tahun dengan pembudidaya yang pengalamannya  kurang  dari  5,5  tahun. Pada Tabel 1. memperlihatkan kelompok pengamatan  yang  terbentuk  berdasarkan Gambar 3.
Gambar 3. Pohon Regresi Optimum Rerata Produksi Ikan Lele
Pada pembudidaya yang memiliki lahan  <407,5  dan  pengalaman  menjadi pembudidaya  Ikan  Lele  lebih  dari  13,5 tahun mempunyai dugaan rerata produksi lebih  tinggi  yaitu  sebesar  322  kg, sedangkan  pembudidaya  yang  memiliki lahan  <407,5  dan  pengalaman  menjadi pembudidaya  Ikan Lele  kurang dari 13,5 tahun mempunyai dugaan rerata produksi sebesar  197  kg.  Hal  ini  dimungkinkan karena semakin lama seseorang menekuni  kegiatan  budidaya  Ikan  Lele akan  lebih  aktif,  produktif  dan  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  yang  lebih banyak  sehingga  memungkinkan  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  banyak. Seseorang  yang  telah  cukup  lama menjadi  pembudidaya  tentunya  akan lebih  paham  bagaimana  langkah  yang dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan produksinya.
Variabel  yang  paling  dominan mempengaruhi  rerata  produksi  Ikan  Lele di  Kota  Palembang  adalah  luas  lahan yang  digunakan  pada  kegiatan  budidaya. Variabel  yang  muncul  setelah  luas  lahan
adalah  variabel  pendidikan  terakhir pembudidaya.  Untuk  pembudidaya  yang memiliki pengalaman dalam berbudidaya Ikan  Lele  kurang  dari  5,5  tahun  dan berpendidikan  terakhir  SD,  SMP  dan  S1 mempunyai perbedaan karakteristik dengan pembudidaya yang berpendidikan terakhir SMA, D3.
Pembudidaya  yang  berpendidikan terakhir  SMA  dan  D3  memiliki  dugaan rerata  produksi  lebih  tinggi,  yaitu sebanyak  725  kg,  sedangkan  yang berpendidikan SD, SMP dan S1 memiliki nilai  rerata  produksi  sebanyak  409  kg saja.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pembudidaya  yang  memiliki  pendidikan terakhir  yang  paling  tinggi  yakni  S1 belum  tentu  akan  lebih  banyak  rerata produksinya dibandingkan dengan pembudidaya yang berpendidikan terakhir SMA dan D3.
Hal  tersebut  dimungkinkan  karena pembudidaya  yang  berpendidikan  S1 hanya  menjalankan  kegiatan  budidaya Ikan  Lele  hanya  sebagai  pekerjaan sampingan  saja,  sehingga  tidak  terlalu
intens  dalam  kegiatan  berbudidaya  Ikan Lele.  Selain  itu,  pembudidaya  yang memiliki  pendidikan  terakhir  SD  dan SMP juga termasuk yang memiliki rerata produksi lebih kecil dibandingkan dengan pembudidaya yang berpendidikan terakhir  SMA  dan  D3.  Tentu  saja  dalam kegiatan berbudidaya tidak hanya didukung  oleh  kemauan  dan  finansial saja,  namun  harus  didukung  dengan adanya latar belakang pendidikan sehingga  dapat  memperluas  ilmu  dan informasi  terkait  kegiatan  budidaya  Ikan Lele.
Classification Trees (Pohon Klasifikasi)
Pohon  klasifikasi  menyajikan  hasil berupa pohon keputusan. Pohon klasifikasi  terbentuk  dari  variabel  bebas yang sudah terkategorikan ulang sebelumnya.  Variabel  yang  paling berpengaruh  menjadi  penyekat  pertama pada  pohon  keputusan.  variabel  terikat yang  diamati  yaitu  rerata  produksi  Ikan Lele di Kota Palembang. Pohon optimum
yang diperoleh berupa pohon yang terdiri dari  4  simpul,  6  simpul  akhir  dan kedalaman pohon sebesar 2 (Gambar 4).
Pada  Gambar  4,  variabel  bebas yang  sangat  berpengaruh  terhadap  rerata produksi  budidaya  Ikan  Lele  adalah variabel  luas lahan (X5) yang digunakan untuk  berbudidaya  Ikan  Lele,  kemudian diikuti  oleh  variabel  jenis  lahan  (X4), variabel  pengalaman  (X2),  variabel  dan variabel status budidaya (X8). Berdasarkan  simpul  pertama  ( node  1 ), terlihat bahwa luas lahan yang digunakan kurang  dari  350  m 2 dan  menggunakan jenis lahan berupa kolam tanah memiliki rerata  produksi  150  kg  per  bulan. Selanjutnya  jika  luas  lahan  yang digunakan kurang dari 350 m 2 , menggunakan  jenis  lahan  bukan  kolam tanah  dan  status  budidaya  merupakan pekerjaan utama memiliki rerata produksi sebanyak  150  kg  per  bulan,  lebih  tinggi jika  status  budidaya  hanya  merupakan pekerjaan  sampingan  hanya  memiliki rerata produksi sebanyak 200 kg saja per bulan.
Gambar 4. Pohon Klasifikasi Optimum Rerata Produksi Ikan Lele
Selanjutnya  secara  eksploratif, pohon klasifikasi (Gambar 4) memberikan  gambaran  pada  simpul  2 variabel  penjelas  yang  berpengaruh adalah  variabel  pengalaman  (X2).  Pada
simpul  3  ( node  3 )  terlihat  bahwa pembudidaya  yang  memiliki  luas  lahan lebih  besar  dari  350  m 2 dan  memiliki pengalaman  dalam  budidaya  Ikan  Lele kurang dari 5,5 tahun hanya memperoleh
rerata  produksi  budidaya  Ikan  Lele sebanyak  200  kg  per  bulan.  Sedangkan jika  pembudidaya  yang  memiliki  luas lahan  lebih  besar  dari  350  m 2 dan memiliki  pengalaman  dalam  budidaya Ikan  Lele  lebih  dari  15,5  tahun  diduga akan memperoleh rerata produksi budidaya  Ikan  Lele  lebih  banyak  yaitu sebanyak  500  kg  per  bulan,  namun  jika pengalaman kurang dari 15,5 tahun maka dugaan  rerata  produksi  hanya  sebanyak 500 kg per bulan.
Berdasarkan  pohon  klasifikasi optimum
beberapa faktor yang berpengaruh  terhadap  produksi  budidaya Ikan  Lele  yang  diperoleh  adalah  luas lahan yang digunakan selama
berbudidaya,  jenis  pakan,  pengalaman dan  status  berbudidaya.  Pembudidaya yang  memiliki  luas  lahan  lebih  dari  350 m 2 diduga  memperoleh  hasil  rerata produksi  lebih  banyak  dari  pembudidaya yang  hanya  memiliki  luas  lahan  kurang dari 350 m 2 . Hasil pendugaan menggunakan  pohon  klasifikasi  bahwa rerata  produksi  budidaya  Ikan  Lele tertinggi  yakni  jika  luas  lahan  lebih  dari 350  m 2 dan  memiliki  pengalaman berbudidaya lebih dari 15,5 tahun.
Variabel  luas  lahan  merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap  rerata  produksi  budidaya  Ikan Lele,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian oleh Hendriana, 2015, bahwa luas wadah pemeliharaan  tergantung  pada  luas  lahan yang dimiliki oleh pembudidaya. Semakin  luas  lahan  maka  dimungkinkan padat  tebar  dapat  ditingkatkan  sehingga dapat  berpotensi  meningkatkan  produksi budidaya Ikan Lele.
Berdasarkan  hasil  pohon  regresi dan pohon klasifikasi, variabel
pengalaman  berpengaruh  terhadap  rerata produksi  budidaya  Ikan  Lele  di  Kota Palembang,  hal  ini  dapat  diselaraskan dengan  penelitian  oleh  Dewi  dan  Mulyo (2015)  bahwa  salah  satu  faktor  yang digunakan  untuk  meningkatkan  hasil produksi budidaya ikan adalah
pengalaman. Semakin lama pembubidaya menggeluti kegaiatan maka akan semakin banyak informasi yang diperoleh, misalnya  mendapatkan  informasi  tentang cara  bagaimana  agar  meningkatkan produksi budidaya Ikan Lele.
Selain itu variabel status berbudidaya  dan  jenis  pakan  juga  ikut andil  dalam  meningkatkan  produksi budidaya  Ikan  Lele.  Status  berbudidaya sebagai  pekerjaan  utama  tentu  akan sangat  berpengaruh  terhadap  kegiatan budidaya,  karena  pembudidaya  dapat lebih  fokus  dalam  menjalankan  usaha budidaya Ikan Lele. Jenis pakan juga ikut berpengaruh  terhadap  produksi  budidaya Ikan  Lele  karena  output  dari  kualitas pakan tentu akan berpengaruh pada bobot ikan sehingga produksi akan meningkat.

## KESIMPULAN
Analisa  terhadap  faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap  produksi kegiatan  budidaya  Ikan  Lele  di  Kota Palembang  menjadi  lebih  terperinci  dan jelas  dengan  menggunakan  Metode Classificasion And Regression Tree yakni berupa  pohon  regresi  dan  pohon klasifikasi.  Pada  pohon  regresi  diketahui bahwa  variabel  yang  memberikan pengaruh  terhadap  rerata  produksi budidaya  Ikan  Lele  yaitu  luas  lahan, pengalaman,  dan  pendidikan  terakhir. Sedangkan  pada  pohon  klasifikasi diperoleh  empat  variabel  yang  memiliki pengaruh  terhadap  produksi  budidaya Ikan  Lele  di  Kota  Palembang,  yaitu variabel  luas  lahan,  pengalaman,  jenis pakan dan status budidaya.
Selanjutnya dapat dilakukan penelitian  lanjutan  berupa  simulasi  data produksi budidaya Ikan Lele.

## Ucapan Terima Kasih
Tim penulis mengucapkan terimakasih  kepada  semua  pihak  yang telah  membantu  pelaksanaan  penelitian
ini, khususnya kepada Rektor Universitas PGRI  Palembang,  LPPKM  Universitas PGRI Palembang dan responden pembudidaya  Ikan  Lele  di  Kota Palembang.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, NM., Abdulgani. (2013).Pengaruh  Pemberian  Pakan Buatan dan Pakan Alami Terhadap
Pertumbuhan  Ikan  Betutu  Pada Skala  Laboratorium. Jurnal  Sains dan Seni Pomits . 2 (1) : 197-201.
Badan Pusat Statistik (BPS). (2015). Kota Palembang  Dalam  Angka  Tahun 2015. Kota Palembang.
Breiman,  L.  J.  H.  Friedman,  R.  A. Alshen,  and  C.  J.  Stone.  (1993). Classification and Regression Trees .  New  York:  Chapman  and Hall. Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Kota Palembang (DPPKP). (2014). Statistik  Perikanan  Budidaya.  Kota Palembang.
Hendriana,  A. 2015. Pembesaran Lele di Kolam  Terpal.  Penerbit  Swadaya. Jakarta.
Jatmika,  D.,  Koman  S.,  Nora,  HP.,
(2014). Pengembangan Usaha Budidaya Ikan Lele (Clarias sp.) di Lahan Kering di Kabupaten Gunung  Kidul,  Provinsi  Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Manajemen IKM, 9(1),2085-8418.
Khairuman,  H.,  Amri,  K.  (2011).  Buku Pintar  Budi  Daya  dan  Bisnis  15 Ikan  Konsumsi.  PT  AgroMedia Pustaka. Jakarta. Kudus,  A.  (1999). Penerapan  Metode Regresi  Berstruktur  Pohon  pada Pendugaan Masa Rawat Kelahiran Bayi  (Studi  Kasus  Rumah  Sakit
Hasan  Sadikin  Bandung) [Tesis]. Bogor: Program Pascasarjana,
Institut Pertanian Bogor. Mattjik,  AA.,  Sumertajaya,  IM.,  (2011). Sidik  Peubah  Ganda  Dengan
Menggunakan SAS. Institut Pertanian Bogor Press. Bogor. Muhammad,  WN.,  Septyan  A.  (2013). Manajemen  Budidaya  Ikan  Lele Dumbo  (Clarias  gariepinus)  Di Kampung Lele, Kabupaten Boyolali, Jawa Tengah. Jurnal Media Akuakultur 8(1).
Nafi’iyah,  N. ,  (2015).  Algoritma  CART Dalam Penentuan Pohon Keputusan Sertifikasi  Guru. Jurnal  SPIRIT,
7(2), Hal.41-47, ISSN : 2085-3092.
Pakpahan  HS.,  Fenny,  I.,  Wati  M.,
(2018). Penerapan Algoritma CART Decision Tree pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah Kabupaten Kutai Kartanegara.
Jurnal  JURTI  2(1),  ISSN  :  2579- 8790.
Rustaman.  (2015).  Lele  Ikan  Favorit. Putra Amanah Murni. Jakarta. Siahaan  D.,  Sri  W.,  Fidia  DTA.,  (2016).
Aplikasi Classification
and Regression  Tree  (CART) dan Regresi  Logistik  Ordinal  dalam Bidang  Pendidikan  (Studi  Kasus  : Predikat  Kelulusan  Mahasiswa  S1 Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  Universitas Mulawarman).
Jurnal
EKSPONENSIAL  7(1),  ISSN  :
2085-7829. Sumartin. (2017). Efisiensi Faktor-Faktor Produksi Usaha Budidaya Ikan Lele
Dumbo  (Clarias  garipenus)  :  Studi
Kasus Pada Alumni Peserta Pelatihan  Budidaya  Ikan  di  BPPP
Banyuwangi. Samakia  :  Jurnal
Ilmu Perikanan, 8(2), ISSN ; 2503- 2283. Sari,  Yulia  Puspita,  Fitra  MJ.,  (2019). Analisis Regresi Untuk Menentukan Pengaruh Karakteristik Pembudidaya terhadap Produksi Ikan Lele. Jurnal Statistika , 19(2) , 119-122 Sukoco,  SH.,  (2018). Analisis  Kinerja Pegawai  PUSBINDIKLAT  Peneliti
LIPI Berdasarkan Pola Pemanfaatan Internet Melalui Pendekatan WEB USAGE MNING. Masters  thesis,  Institut  Pertanian Bogor. Tanjung, RH., Kartiko. (2017). Penerapan Metode CART (Classification  And  Regression Trees) Untuk  Menentukan  Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Pembayaran  Kredit  Oleh  Nasabah (Studi  Kasur  Bank  BRI  Unit  AEK
TARUM-Sumatera  Utara. Jurnal Statistika  Industri  dan  Komputasi, 2(2), E-ISSN : 2527-9378.